马尔科夫决策过程(Markov Decision Process)
马尔科夫决策过程(MDP)
- 能够检测到理想的状态。
- 可以多次尝试(死了重来、输了重来等)。
- 系统的下个状态只与当前状态信息有关,而与更早之前的状态无关。在决策过程中还和当前采取的动作有关。
- S是一组有限的状态集(state);
- A是一组有限的动作集(action);
- Pa(s,s')=Pr(St+1=s'|St=s,at=a)表示在时间 t 状态 s 采取动作 a 可以在时间 t+1 转换到状态 s' 的概率;
- Ra(s,s')表示通过动作 a ,状态 s 转换到 s' 所带来的及时收益或回报(reword);
- γ 是折扣因子,表示未来收益和当前收益之前的差别,意味着当下的 reward 比未来反馈的 reward 更重要。
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